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题名基于ELM模型的民航客运量预测研究
被引量:2
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作者
陈聪聪
李程
刘聪灵
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机构
上海工程技术大学航空运输学院
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出处
《物流科技》
2020年第2期105-107,共3页
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文摘
航空企业在做规划运营之前,首要是要对民航客运量进行精准预测,这是航空公司在做重大科学决策和实施可行性计划的重要保障。然而,影响民航客运量的因素复杂多样,传统的预测方法难以达到日益高要求的预测精度,据此,文章基于影响民航客运量主要因素,一年的国内生产总值、外国人入境游客、定期航班航线里程、铁路客运量、第三产业增加值,利用超极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的算法模型,对民航客运量进行预测,结果表明基于ELM预测模型具有较好的预测精度。
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关键词
超极限学习机
民航客运量
预测
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Keywords
extreme learning machine
passenger traffic volume
forecast
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分类号
F560
[经济管理—产业经济]
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